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數(shù)據(jù)預(yù)處理 -- 歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化
新立了一個(gè)flag，每周更新一篇，加油??！ 最近遇到一個(gè)問題，在做底層數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的時(shí)候，被問為什么需要把一個(gè)0-100分的分?jǐn)?shù)做歸一化再入hi...
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邏輯回歸（Logistic Regression）
邏輯回歸(Logistic Regression)模型，是數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用模型之一，個(gè)人感覺也是非常有效的一個(gè)模型，且兼顧了可解釋性。...
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大白話解釋P-R曲線，ROC曲線和AUC曲線在分類問題里，有幾個(gè)重要的指標(biāo)可以用來衡量算法的能力，比如Recall（召回率），Precision（精確率），F(xiàn)1值等。P-R曲線，ROC曲線...
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業(yè)務(wù)中如何結(jié)合人力降低場景作弊率一個(gè)反作弊風(fēng)控團(tuán)隊(duì)，往往需要配備一定人力的審核團(tuán)隊(duì)，主要的作用有兩個(gè) 1）對(duì)已發(fā)現(xiàn)的樣本進(jìn)行人工確認(rèn)和樣本標(biāo)記，從而用于各種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練2...
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提高模型精確率的兩種方法
由于準(zhǔn)確率和召回率往往不能兼顧，所以在數(shù)據(jù)分析的過程中，尤其實(shí)際業(yè)務(wù)中需要兼顧某一方。例如在違規(guī)文件封禁場景，為了減少審核人力的成本，需要一些能...
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如何做好PPT
最近做年終述職，發(fā)現(xiàn)有的同學(xué)ppt做的非常好，抱著會(huì)做也要會(huì)說的想法，抽了幾天時(shí)間學(xué)習(xí)了線上某PPT大神的課程，收益頗多，將讀書筆記腦圖總結(jié)如下...
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DeepLearning入門項(xiàng)目-手寫數(shù)字識(shí)別該項(xiàng)目應(yīng)該屬于深度學(xué)習(xí)里面的“hello world”級(jí)別，比較簡單試著入門操作一下 在測試集上表現(xiàn)：Loss=0.0949, Accuracy...
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用一個(gè)例子說明白一個(gè)概念統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)，線性代數(shù)里面有很多聽起來很復(fù)雜的概念（科學(xué)家總是喜歡給一些簡單的東西搞復(fù)雜的高大上的名字）。這個(gè)文章就是用我自己的理解，對(duì)這些...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣本不平衡問題
這篇文章寫得挺好，我先馬一下吧，有時(shí)間更http://www.imooc.com/article/276150?block_id=tuijian_wz